李芹

(西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，陜西西安710127)

生態(tài)脆弱區(qū)耕地集約利用水平分析

李芹

(西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，陜西西安710127)

以米脂縣高西溝村為例，通過構(gòu)建耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用主成分分析方法進(jìn)行分析，探討高西溝在實(shí)施有效的水土治理措施后，耕地集約利用情況，得出結(jié)論:1997～2006年米脂縣高西溝村耕地集約利用情況呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，1999～2001年出現(xiàn)下降趨勢(shì)，這與當(dāng)年的自然災(zāi)害有關(guān);高西溝村非農(nóng)指數(shù)、單位化肥投入、復(fù)種指數(shù)和人均純收入，極大地影響到耕地的集約利用水平，說明農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)情況影響高西溝耕地集約利用程度。

生態(tài)脆弱區(qū);耕地集約利用;主成分分析方法;分析

在農(nóng)村，由于人口壓力和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，農(nóng)民對(duì)土地資源采取了粗放經(jīng)營(yíng)和過度開發(fā)并存的利用方式，在開發(fā)中又缺乏有效的管理機(jī)制和保護(hù)措施，村鎮(zhèn)的土地利用結(jié)構(gòu)處于失衡狀態(tài)。土地利用結(jié)構(gòu)失衡導(dǎo)致了用地緊張、土地退化和生態(tài)環(huán)境惡化，這些都成為村鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的桎梏。另外，從農(nóng)民自身而言，追求收益最大化是農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)的出發(fā)點(diǎn)，為了增大單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，農(nóng)民不斷提高對(duì)農(nóng)業(yè)的投入，但隨著化肥農(nóng)藥價(jià)格上漲，農(nóng)業(yè)比較利益低，在土地耕作區(qū)土地的撂荒現(xiàn)象嚴(yán)重，土地的利用效率不高。如何合理利用耕地成為廣大農(nóng)村迫切需要解決的問題。

國(guó)外對(duì)土地利用的研究是從農(nóng)業(yè)土地集約經(jīng)營(yíng)研究開始的，在國(guó)內(nèi)對(duì)耕地利用集約度的研究相對(duì)較晚，且側(cè)重點(diǎn)是城市土地利用。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的研究成果主要有［5～7］:李秀彬等以復(fù)種指數(shù)、化肥施用量、灌溉面積和糧食產(chǎn)量等指標(biāo)，分析了中國(guó)1981～2000年農(nóng)地利用集約度變化的區(qū)域差異;劉成武等基于土地經(jīng)營(yíng)期間所有投入的貨幣總額衡量1980～2002年稻谷、小麥、玉米、棉花等主要農(nóng)作物生產(chǎn)集約度變化和區(qū)域差異;此外，朱會(huì)義等采用復(fù)種指數(shù)、糧食播種面積和糧食單產(chǎn)重點(diǎn)衡量1996～2005年中國(guó)耕地利用集約度的時(shí)空分異規(guī)律;劉成武［8］等分析了全國(guó)耕地利用集約度的時(shí)序特征和空間差異。綜上所述:學(xué)者們關(guān)于耕地集約利用的研究主要著重于通過不同方法評(píng)價(jià)不同尺度下的耕地集約利用現(xiàn)狀，并對(duì)耕地集約利用變化規(guī)律進(jìn)行分析，缺少小尺度及特殊區(qū)域的耕地集約利用的研究。生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)有著特殊的自然地理環(huán)境，水土流失問題嚴(yán)重，如何實(shí)現(xiàn)耕地的集約利用成為備受關(guān)注的問題。

本文旨在通過構(gòu)建耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，研究生態(tài)脆弱區(qū)在水土治理工程后耕地的集約利用變化情況，找出耕地集約利用變化的時(shí)空分異規(guī)律，并通過主成分分析方法分析其主要的影響因子，為高西溝村耕地合理利用提供理論指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

高西溝村位于無定河?xùn)|岸的金雞河流域，距米脂縣城20km，屬典型黃土高原丘陵溝壑區(qū)，總土地面積約4.00km2，總耕地面積約302.20hm2，主要有山地、川地和壩地3種土地利用類型。山地主要種植經(jīng)濟(jì)林，壩地和川地多種植糧食與經(jīng)濟(jì)作物。主要的糧食作物有玉米、谷子、糜子，經(jīng)濟(jì)作物主要是土豆、豆子、蔥等。全村有126戶，總?cè)丝诩s為522人。

高西溝在自然地理分區(qū)中屬溫帶半干旱半濕潤(rùn)森林草原帶，年均降雨量440mm左右，降雨的基本特點(diǎn)是年際波動(dòng)大、年內(nèi)分布不均勻，高度集中在7～9月，約占全年的75%左右，是干旱和暴雨多發(fā)區(qū)，水土流失嚴(yán)重。因?yàn)樘幱邳S土高原生態(tài)脆弱區(qū)，從20世紀(jì)五六十年代開始，高西溝人就開始以水土保持為主的生態(tài)綜合治理工程，確立了因地制宜、合理用地、宜糧則糧、宜林則林、宜牧則牧的原則，堅(jiān)持山、水、田、林、路科學(xué)規(guī)劃，綜合治理，實(shí)施農(nóng)、林、牧各占1/3的經(jīng)營(yíng)模式。到1978年，基本形成“三三制”，使高西溝水土流失的治理和經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了質(zhì)的飛躍和變革，開了黃土高原丘陵溝壑區(qū)生態(tài)建設(shè)的先河，走出了生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的新路子。隨后國(guó)家實(shí)施退耕還林政策，高西溝分別于1993年和1997年實(shí)行兩次較大的退耕還林措施，耕地面積變化極為顯著，為探索耕地集約利用模式提供了平臺(tái)。

1.2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

(1)遙感數(shù)據(jù)。借助Arcgis處理的1996和2006年兩期土地利用圖進(jìn)行矢量化處理，得到高西溝村的對(duì)高西溝的土地利用數(shù)據(jù)。

(2)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。本文用到的農(nóng)戶投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于米脂縣高西溝1997～2006年經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查，包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)民收入、土地投入產(chǎn)出等數(shù)據(jù)。

(3)農(nóng)戶數(shù)據(jù)。農(nóng)戶數(shù)據(jù)由本課題組深入研究區(qū)農(nóng)戶家庭進(jìn)行問卷調(diào)查獲得，調(diào)查涉及研究區(qū)內(nèi)各農(nóng)戶的基本情況、投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并與村長(zhǎng)進(jìn)行溝通獲得農(nóng)戶的大體情況，再錄入計(jì)算機(jī)形成農(nóng)戶信息數(shù)據(jù)。

1.2.2 研究方法

耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的基本思路是以耕地集約利用內(nèi)涵界定為基礎(chǔ)，以耕地乃至土地可持續(xù)利用和社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，以合理、合法、高效為出發(fā)點(diǎn)。耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)一般包括以下幾個(gè)方面的評(píng)價(jià)內(nèi)容:影響制約耕地集約利用因素指標(biāo)，耕地集約利用程度評(píng)價(jià)指標(biāo)，耕地集約利用趨勢(shì)和可持續(xù)度。在具體的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)時(shí)需滿足層次性要求，應(yīng)包括目標(biāo)層次、準(zhǔn)則層次、指標(biāo)層等。區(qū)域耕地集約利用評(píng)價(jià)是一個(gè)多因素因子綜合評(píng)價(jià)的過程，需要根據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)域的特征分析評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各因素因子的重要程度，確定各指標(biāo)的權(quán)重。權(quán)重確定方法可以分為主觀賦權(quán)方法與客觀賦權(quán)方法兩大類。所謂主觀賦權(quán)法就是人為地憑經(jīng)驗(yàn)確定權(quán)重，如專家打分法(Delphi)、層次分析法(AHP)、因素成對(duì)比較法等［9］;客觀賦權(quán)法則依據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象各指標(biāo)數(shù)據(jù)，按照某個(gè)計(jì)算準(zhǔn)則得出各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，如:模糊綜合評(píng)價(jià)法、主成分分析法、運(yùn)籌學(xué)和其他數(shù)學(xué)方法等?？陀^賦權(quán)法可以減小主觀影響，得到客觀而有說服力的權(quán)重結(jié)果，主觀賦權(quán)法卻可以根據(jù)實(shí)際情況作出切合實(shí)際的判斷，二者結(jié)合將有助于得出更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

本文在借鑒現(xiàn)有的研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合高西溝村自然條件采用主成分分析法對(duì)該村耕地集約利用程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，借助SPSS17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，運(yùn)用主成分和分類分析功能，得到合成因子的特征根和貢獻(xiàn)率，選取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的因子或貢獻(xiàn)率較高的前幾個(gè)因子作為主成分進(jìn)行分析［10～11］。

2 結(jié)果分析與討論

2.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

針對(duì)新一輪土地利用總體規(guī)劃修編工作的需要，結(jié)合我國(guó)現(xiàn)階段耕地保護(hù)工作的開展，本文根據(jù)相關(guān)研究成果，以耕地集約利用水平作為評(píng)價(jià)目標(biāo)(目標(biāo)層)，以耕地集約利用的不同層面為基礎(chǔ)從約束強(qiáng)度、投入強(qiáng)度、利用程度、產(chǎn)出效果和可持續(xù)狀況5個(gè)角度(基準(zhǔn)層)構(gòu)建指標(biāo)體系(表1)，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

表1 耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

原始數(shù)據(jù)因量綱不同、單位不同，不具有可比性，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。該研究共選擇了耕地集約利用的10個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，把陜西省米脂縣高西溝村的1997～2006年每一年的數(shù)據(jù)作為一個(gè)參評(píng)對(duì)象，設(shè)為n(n=10)，與每一年各個(gè)指標(biāo)值，構(gòu)成數(shù)據(jù)矩陣x，如下:

2.3 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R

列出由標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)構(gòu)成的相關(guān)系數(shù)矩陣R:

2.4 計(jì)算特征值及特征向量

根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣R，構(gòu)建特征方程|R－λi|=0，計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率，公式為:

方程的p個(gè)非負(fù)的特征值λ1、λ2、…、λp，對(duì)應(yīng)于特征值λi的特征向量為:Ci=(C1i，C2i，…，Cpi)(i=1，2，…，p)。

2.5 求主成分

由特征向量組成的p個(gè)主成分yi，其中主成分y1、y2、…、yp之間相互無關(guān):

2.6 選擇主分量

選取前m(m＜p)個(gè)主成分y1、y2、…、ym作為主分量。這m個(gè)主成分方差之和占全部總方差的85%以上，基本保留了原來指標(biāo)或變量x1、x2、…、xp的信息，這樣指標(biāo)或變量的數(shù)目將由p個(gè)減少到m個(gè)，從而起到了篩選指標(biāo)或變量的作用。

2.7 評(píng)價(jià)與分析模型

(1)耕地集約利用綜合評(píng)價(jià)模型

根據(jù)對(duì)高西溝村耕地集約利用水平的分析，耕地集約利用主要包括耕地約束強(qiáng)度、投入強(qiáng)度、利用程度、產(chǎn)出效果和可持續(xù)狀況5個(gè)方面，據(jù)此構(gòu)建耕地集約利用綜合評(píng)價(jià)模型:

式中，E為綜合評(píng)價(jià)值，wi為各特征向量的權(quán)重，y為主成分值，λ為特征值。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后處理后得到指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值(表2)。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)

若將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的10個(gè)因子全部計(jì)算，過程極為復(fù)雜，且不利于最后結(jié)果的分析。將標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果，導(dǎo)入SPSS軟件，運(yùn)用主成分和分類分析功能，得到合成因子的特征根和貢獻(xiàn)率如表3，前3個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到93.928%，超過85%，這意味著因子1、因子2和因子3所攜帶的數(shù)據(jù)信息已經(jīng)基本包括了原來10個(gè)變量所攜帶的數(shù)據(jù)信息，這就使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大為簡(jiǎn)化，因此選取因子1、因子2和因子3作為主成分進(jìn)行分析。

第一類因子Y1稱為影響耕地集約利用的基礎(chǔ)因子，第二類因子Y2稱為影響耕地集約利用的次級(jí)因子，第三類因子Y3稱為影響耕地集約利用的補(bǔ)充因子。

因此，3個(gè)主成分分別用如下公式計(jì)算:

定義綜合得分為:

由表3的結(jié)果我們得出以下結(jié)論:非農(nóng)指數(shù)、單位化肥投入、農(nóng)民人均純收入在影響耕地集約利用的基礎(chǔ)因子中占的比重比較大，復(fù)種指數(shù)在二、三主成分中所占比重大，對(duì)高西溝耕地集約利用水平有重要的影響。

表3 特征向量

表41997 ～2006年耕地集約利用因子值

圖1 高西溝村1997～2006年耕地集約利用綜合值

3 結(jié)論

3.1 結(jié)論

(1)高西溝村耕地集約利用水平在1997～2006年大致呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，高西溝村耕地集約利用水平大致是逐年提高的，1999～2001年呈現(xiàn)小的波動(dòng)，出現(xiàn)下降趨勢(shì)。這是因?yàn)?999～2001年的自然災(zāi)害導(dǎo)致糧食產(chǎn)量下降。總體上講高西溝村的耕地集約利用水平仍然不高，處于一般集約狀態(tài)。

(2)非農(nóng)指數(shù)、人均純收入、單位化肥投入和復(fù)種指數(shù)對(duì)高西溝耕地集約利用水平有重要的影響，說明農(nóng)戶家庭的經(jīng)濟(jì)情況在很大程度上決定了高西溝的耕地集約利用情況，農(nóng)戶是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的主體，農(nóng)戶的決策決定了土地的利用程度。高西溝村在退耕還林政策后農(nóng)民手中的耕地面積減少，農(nóng)民趨向于調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，從事兼業(yè)化生產(chǎn)以保證農(nóng)民自身基本的生活需求。

(3)根據(jù)所獲得統(tǒng)計(jì)資料和農(nóng)戶資料，利用spss對(duì)糧食單產(chǎn)和人均純收入做相關(guān)性分析，結(jié)果表明高西溝村人均純收入與糧食單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.904，具有較強(qiáng)的相關(guān)性。表明在現(xiàn)有的自然、科技條件下，人均純收入對(duì)于高西溝耕地的集約利用有重要的影響。

3.2 需要進(jìn)一步探討的問題

首先，從一定層面上講，耕地利用在微觀尺度上是一種農(nóng)戶行為，農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)投入的選擇服從于局限條件下的收入最大化原則。在不斷完善的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，農(nóng)戶收入最大化的個(gè)體追求，會(huì)使得眾多農(nóng)戶減少對(duì)所承包耕地的糧食生產(chǎn)投入而大量向比較效益較高的經(jīng)濟(jì)作物或二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從而在一定程度上導(dǎo)致耕地的糧食產(chǎn)出下降。

農(nóng)戶作為農(nóng)村獨(dú)立的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體，其家庭擁有資源狀況對(duì)耕地利用同樣具有重要的影響，但是本研究沒有將農(nóng)戶的家庭特征和個(gè)體決策列入研究范圍，如何構(gòu)建科學(xué)合理的決策模型來模擬高西溝村的耕地集約利用情況，需要繼續(xù)深入研究。

［1］劉新衛(wèi).我國(guó)土地資源集約利用概述［J］.國(guó)土資源情報(bào)，2006，(3):7－13.

［2］中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2006)［M］.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2006.

［3］張俠.山東省壽光市耕地集約利用評(píng)價(jià)研究［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38(4):1971－1973.

［4］呂曉，劉新平.耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究［J］.廣東土地科學(xué)，2007，6(3):15－17.

［5］Li Xiubin，Zhu Huiyi，Tan Minghong，et a1.Measurement of land use intensity［J］.Progress in Geography，2008，27(6):12－17.

［6］Li X B，Wang X H.Changes in agricultural land use in China:1981－2000［J］.Asian Geographer，2003，22(1/2):27－42.

［7］Liu Chengwu，Li Xiubin.The changing characteristics of the agricultural land use intensity in China based on the production cost［J］.Journal of Natural Resources，2006，21(1):9－15.

［8］王平，邱道持.農(nóng)村土地集約利用影響因素研究［J］.農(nóng)機(jī)化研究，2011，5(3):2－4.

［9］劉成武，李秀彬.基于生產(chǎn)成本的中國(guó)農(nóng)地利用集約度的變化特征［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2006，21(1):9－15.

［10］王玲，孫潔.基于主成分分析的耕地集約利用評(píng)價(jià)［J］.湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，48(3):607－611.

［11］徐建華.現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法［M］.北京:高等教育出版社，2004:84－87.

［12］Liu Chengwu，Li Xiubin.Regional disparity in the changes of agricultural land use intensity in China during 1980－2002［J］.Journal of Geographical Sciences，2006，16(3):286－292.

［13］朱會(huì)義，李秀彬，辛良杰.現(xiàn)階段中國(guó)耕地利用集約度變化及其政策啟示［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2006，(1):907－915.

［14］郭志剛.社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法－SPSS軟件應(yīng)用［M］.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社，1999.

［15］朱會(huì)義，李秀彬.現(xiàn)階段我國(guó)耕地利用集約度變化及其政策啟示［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2007，22(6):907－910.

［16］孔祥斌，張鳳榮.基于農(nóng)戶利用目標(biāo)的集約化農(nóng)區(qū)土地利用驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析一以河北省曲周縣為例［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2004，23(3):53－56.

An Analysis of Intensive Cultivation in the Ecologically Fragile Area

LI Qin
(College of Urban and Environment Science，Northwest University，Xi＇an Shanxi 710127 China)

By setting up the evaluation indicator system for the intensive land cultivation，the intensive use of the land in Gaoxigou Village of Mizhi County has been analyzed by using the principal component method，after the effective implementation of soil conservation measures.The conclusions are made as follows:there has been an increase in the intensive use of the land in Gaoxigou Village from 1997 to 2006;and the natural disasters of 1999 to 2001 reversed the rising trend;the intensive cultivation in Gaoxigou Village has been influenced by such indicators as non－agricultural population，unit fertilizer input，index of multiple cropping and per capita income.This shows that the economic situation of a farmhouse could affect the intensity of the land cultivation.

ecologically fragile area;intensive land cultivation;the principal component analysis method;analysis

X17

A

1673－9655(2012)06－0001－05

2012－06－21